論文の概要: Fast3R: Towards 3D Reconstruction of 1000+ Images in One Forward Pass

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.13928v1
• Date: Thu, 23 Jan 2025 18:59:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-24 15:58:49.427616
• Title: Fast3R: Towards 3D Reconstruction of 1000+ Images in One Forward Pass
• Title（参考訳）: Fast3R:1000枚以上の画像を1つの前方通過で3D化
• Authors: Jianing Yang, Alexander Sax, Kevin J. Liang, Mikael Henaff, Hao Tang, Ang Cao, Joyce Chai, Franziska Meier, Matt Feiszli,
• Abstract要約: 我々は,DUSt3Rに並列に複数のビューを処理することで,効率よくスケーラブルな3D再構成を実現する新しい多視点一般化であるFast3Rを提案する。 Fast3Rは最先端のパフォーマンスを示し、推論速度とエラーの蓄積が大幅に改善された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.78222900840132
• License:
• Abstract: Multi-view 3D reconstruction remains a core challenge in computer vision, particularly in applications requiring accurate and scalable representations across diverse perspectives. Current leading methods such as DUSt3R employ a fundamentally pairwise approach, processing images in pairs and necessitating costly global alignment procedures to reconstruct from multiple views. In this work, we propose Fast 3D Reconstruction (Fast3R), a novel multi-view generalization to DUSt3R that achieves efficient and scalable 3D reconstruction by processing many views in parallel. Fast3R's Transformer-based architecture forwards N images in a single forward pass, bypassing the need for iterative alignment. Through extensive experiments on camera pose estimation and 3D reconstruction, Fast3R demonstrates state-of-the-art performance, with significant improvements in inference speed and reduced error accumulation. These results establish Fast3R as a robust alternative for multi-view applications, offering enhanced scalability without compromising reconstruction accuracy.
• Abstract（参考訳）: マルチビュー3D再構成は、コンピュータビジョンにおいて、特に様々な視点で正確でスケーラブルな表現を必要とするアプリケーションにおいて、依然として中心的な課題である。 DUSt3Rのような現在の先導的な手法は、基本的にペアワイズなアプローチを採用し、画像をペアで処理し、複数のビューから再構築するために、コストのかかるグローバルアライメント手順を必要とする。 本研究では,DUSt3Rに並列に複数のビューを処理することで,効率よくスケーラブルな3D再構成を実現する新しい多視点一般化であるFast3Rを提案する。 Fast3RのTransformerベースのアーキテクチャは、反復的なアライメントの必要性を回避し、N画像を単一のフォワードパスで転送する。 カメラのポーズ推定と3D再構成に関する広範な実験を通じて、Fast3Rは最先端の性能を示し、推論速度とエラーの蓄積を著しく改善した。 これらの結果は、Fast3Rをマルチビューアプリケーションの堅牢な代替品として確立し、再構築精度を損なうことなく拡張されたスケーラビリティを提供する。

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